👩‍💻 Основы Pandas — полный курс!

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/playlist?list=PLp0BA-8NZ4bgNDMxQojvn6eg71jaaRaYZ)

#курс #python #pandas

@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1

⚡️ Эндрю Нг, основатель DeepLearningAI и Coursera только что выпустил новый пакет Python с открытым исходным кодом.

Быстрая смена моделей через простой строковый идентификатор. Гибкая и простая в использовании и библиотека.

Одна строка для переключения между любыми LLM:
OpenAI ➝ "openai:gpt-4o"
Claude ➝ "антропный:claude-3-5-sonnet"
Лама ➝ "оллама:ллама3"

<code>pip install aisuite</code>
GitHub: https://github.com/andrewyng/aisuite
@python_be1

Что выведет код ?
@python_be1

🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.

По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.

cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.

Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.

Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.

▶️Установка и тест на примере из репозитория:

<pre language="python"># Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric

# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms</pre>
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.

🟡Статья (https://developer.nvidia.com/cupynumeric)
🟡Документация (https://docs.nvidia.com/cupynumeric/latest/index.html)
🖥GitHub (https://github.com/nv-legate/cupynumeric)

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
@python_be1

👩‍💻 Создание (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs) системы регистрации и входа с помощью Django: пошаговое руководство!

💡 Создание надежной системы аутентификации пользователей необходимо для любого веб-приложения. В этом руководстве вы создадите простую, но эффективную систему регистрации и входа с использованием фреймворка Django. К концу этой статьи у вас будет функциональная система аутентификации, в которой пользователи могут регистрироваться, входить и выходить, при этом система будет придерживаться встроенных механизмов аутентификации Django.

🕞 Продолжительность: 26:18

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs)

@pythonl
@python_be1

Что выведет код ?
@python_be1

👩‍💻 pypyr (https://github.com/pypyr/pypyr) — это инструмент для автоматизации задач и выполнения пайплайнов, который сочетает команды, скрипты на разных языках программирования и приложения в единый процесс! Pypyr позволяет определять пайплайны в формате YAML, что делает его удобным для управления сложными задачами.

💡 Инструмент предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и API для выполнения пайплайнов. Он может быть расширен за счёт плагинов, таких как поддержка AWS или Slack. Это делает pypyr подходящим для самых разных сценариев автоматизации, включая управление ресурсами, отправку уведомлений и интеграцию с внешними сервисами. Для использования достаточно установить библиотеку через pip и задать конфигурацию пайплайнов!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/pypyr/pypyr)

@pythonl
@python_be1

🔍 Полезный инструмент, который преобразовывает ваши jpg фото в высококачественные svg изображения!

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.vecticon.co/tools/image-vectorizer)

@data_analysis_ml
@python_be1